首页
博客
理论工具
数据分析
spss分析
amos分析
python数据分析
结构方程模型
回归与中介
论文写作
未分类
数据服务
关于我们
0
个人中心
我的订单
退出
登录
登录
注册
Get Started
分层回归和多元回归分析
### 应用场景 * **分层回归**：适合于处理不同群体之间的差异或当自变量之间有较高的相关性时，其中一个自变量的独特贡献难以确定的情况。分层回归通过将数据分成子集或按照一定顺序引入自变量，构建不同的回归模型，以研究这些模型之间的差异或自变量对因变量的独特贡献。它常用于中介作用或调节作用研究，以及评估变量的重要性。 * **多元回归**：则适用于估计多个自变量对因变量的影响。它通过建立一个包含多个自变量的联合方程，计算所有自变量的回归系数，以揭示它们对因变量的共同影响。多元回归分析在经济学、金融学、社会科学等多个领域都有广泛的应用，用于建立对因变量的最佳回归方程，进行预测或解释变量之间的关系。 ## 参数估计 分层回归：其参数估计方式是根据不同组别的数据子集或自变量的引入顺序建立单独的回归模型。在每个层次上，都会计算当前层次模型与前一个层次模型之间的差异，以评估新增自变量对模型拟合度的提升程度。 多元回归：则通过求解一个联合的方程，计算所有自变量的回归系数。这些系数表示在其他自变量不变的情况下，每个自变量对因变量的影响程度。在多元回归分析中，需要对自变量的显著性进行检验，以筛选合适的因素进入方程，并剔除那些对因变量没有影响或影响甚微的自变量。 ### 模型构建 * **分层回归**：其模型构建策略是逐步或分层地引入自变量。研究者可以根据自变量的重要性、因果次序或研究假设来决定自变量的引入顺序。在每个层次上，都会评估新增自变量对模型解释能力的贡献，以确定是否继续引入下一个自变量。 * **多元回归**：则将所有自变量一次性地纳入回归方程进行估计。虽然这种方法在自变量间相关性不高时能够得出较为准确的结果，但当自变量间存在高度相关性时，可能会导致共线性问题，影响结果的准确性。
2024-09-19 15:41 by admin
59
0
热门文章
1
clashX 设置白名单，忽略本地hosts测试域名的代理设置。
2
验证性因子分析步骤以及应达到的标准
3
Spss详细图文教程——问卷信度和效度检验步骤图解
4
信度效度分析的注意事项
5
MATLAB时代的七种开源替代方案